アプリを開いていないのに、スマートフォンに通知が届く。普段は当たり前に使っているこの仕組みは、裏側ではどう動いているのでしょうか。今回はメルカリが公開し、すでにGitHub上でアーカイブされたGo製のプッシュ通知サーバー「Gaurun」を入口に、元メンテナのcatatsuyがスマートフォンのプッシュ通知の仕組みを掘り下げます。

話はまず、iPhoneやAndroidにプッシュ通知が届く仕組みから。端末がAppleやGoogleのサーバーと張り続けているコネクションの話や、APNsが5223番、FCMが5228番というHTTPSとは別のポートを使っている話をhentekoが素朴に掘り下げます。そこからAPNsへ。HTTP/2しか話せずHTTP/1.1にフォールバックしない、コネクションを維持しながら大量の通知を送る必要がある、100万人に送るなら基本的には100万の配送先を扱う必要がある、といった独特の事情から、PHPのWebアプリケーションから直接大量のプッシュ通知を送るのが厳しく、Gaurunのような専用サーバーが必要だった背景が見えてきます。

さらに話はGoのHTTP/2実装まで降りていきます。APNsの証明書認証のためにTLSClientConfigを設定するとHTTP/2が自動で有効にならず、golang.org/x/net/http2を明示的に使う必要があった時代がありました。しかしGo本体にもHTTP/2の実装がbundleされているため、異なるバージョンのHTTP/2実装が同居し、実際の障害につながります。最終的にはGo 1.13で追加されたForceAttemptHTTP2によって、Gaurunからgolang.org/x/net/http2への直接依存を外せるようになりました。Appleの証明書更新とJWTを使ったトークンベース認証など、「プッシュ通知を送る」裏側にある実装と運用の面倒さも語られます。

後半は「今から作るなら」の話。現在はFCMからAPNsへ通知を送ることもでき、Topicを使えば大量のfan-outまでGoogle側に任せられます。Gaurunが自前で担っていた仕事のかなりの部分を、今ではFCMがManaged Serviceとして引き受けています。

実はcatatsuy自身も、GaurunをFCM HTTP v1 APIに対応させるPull Requestを出していました。しかし当時はLegacy APIがまだ使えており、急いで移行する理由が薄かったためclose。その後Legacy APIは終了し、Gaurunもアーカイブされました。外部サービスのAPIの変化によって、OSSの役割がどう変わっていくのかという話にもつながります。

さらに、既存のAPNs tokenをFCM側へ移す仕組み、registration tokenからFIDへの移行、中国のグレートファイアウォールといった少し厄介なケースまで掘り下げます。

プッシュ通知を実装したことがある人はもちろん、「そもそもスマートフォンの通知ってどうやって届いているの？」という人にも聞いてほしい回です。

## 関連リンク

- Gaurun (mercari/gaurun): https://github.com/mercari/gaurun

- gaurunとGoのHTTP/2事情について: https://engineering.mercari.com/blog/entry/2019-12-13-110000/

- Gaurun FCM HTTP v1 API 対応 PR #109: https://github.com/mercari/gaurun/pull/109

- Gaurun ForceAttemptHTTP2 対応 PR #130: https://github.com/mercari/gaurun/pull/130

- Gaurun APNs トークンベース認証対応 PR #138: https://github.com/mercari/gaurun/pull/138

- Apple Push Notification service (APNs) - Sending notification requests to APNs: https://developer.apple.com/documentation/usernotifications/sending-notification-requests-to-apns

- APNs - Establishing a token-based connection: https://developer.apple.com/documentation/usernotifications/establishing-a-token-based-connection-to-apns

- APNs - Establishing a certificate-based connection: https://developer.apple.com/documentation/usernotifications/establishing-a-certificate-based-connection-to-apns

- Firebase Cloud Messaging (FCM): https://firebase.google.com/docs/cloud-messaging

- FCM HTTP v1 API リファレンス: https://firebase.google.com/docs/reference/fcm/rest/v1/projects.messages

- FCM トピックメッセージング: https://firebase.google.com/docs/cloud-messaging/topic-messaging

- Firebase Admin SDK: https://firebase.google.com/docs/admin/setup

- Instance ID API（APNs トークンの FCM トークンへのインポート）: https://developers.google.com/instance-id/reference/server

- golang.org/x/net/http2: https://pkg.go.dev/golang.org/x/net/http2

- Go net/http Transport（ForceAttemptHTTP2）: https://pkg.go.dev/net/http#Transport

- Go: https://go.dev/

- nginx: https://nginx.org/

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Hono を使っていると「速いフレームワーク」だとなんとなく知っている人は多いはず。でもその速さは、どこから生まれているのでしょうか。今回は Hono の作者 yusukebe さんをゲストに迎え、henteko と catatsuy がベンチマークの裏側を根掘り葉掘り聞いていきます。

Hono には過去のものも含めると 8 個ものルーターが存在し、その筆頭が usualoma さんの 2 回目のプルリクで入った RegExpRouter だったという話から、コアだけを徹底的に小さくしてアダプターやミドルウェアで機能を足すレイヤー設計、Express との Hello World 比較、ベンチマークを「マーケティング」として捉える視点まで。さらに Headers オブジェクトの生成コストを避ける「ファストパス」の考え方、Response.json を採用したのに戻すことになった理由、Bun・Node.js・Deno でベンチ結果がまるで違う現実、bombardier と Elysia 作者のベンチマークを指標にしている理由など、パフォーマンスにこだわる人ほど唸る話が続きます。

聞きどころは、Cloudflare Workers 向けに作ったのに、なぜベンチマークの基準が Bun になったのかという意外な経緯。フレームワークの速さがどう作られるかを知りたいエンジニアにおすすめの回です。

## 関連リンク

- Hono: https://hono.dev/

- Hono（GitHub）: https://github.com/honojs/hono

- Hono ルーターの解説: https://hono.dev/docs/concepts/routers

- Hono ベンチマーク: https://hono.dev/docs/concepts/benchmarks

- Hono テストガイド（app.request）: https://hono.dev/docs/guides/testing

- Hono CLI: https://github.com/honojs/cli

- ax（yusukebe 作の AI 時代の curl）: https://github.com/yusukebe/ax

- usualoma（GitHub）: https://github.com/usualoma

- Cloudflare Workers: https://developers.cloudflare.com/workers/

- workerd: https://github.com/cloudflare/workerd

- Bun: https://bun.sh/

- Deno: https://deno.com/

- JSR: https://jsr.io/

- Hono on JSR: https://jsr.io/@hono/hono

- Node.js: https://nodejs.org/

- Fastly Compute: https://www.fastly.com/products/compute

- Express: https://expressjs.com/

- Koa: https://koajs.com/

- koa-compose: https://github.com/koajs/compose

- Elysia: https://elysiajs.com/

- Bun HTTP Framework Benchmark（Elysia 作者による）: https://github.com/SaltyAom/bun-http-framework-benchmark

- bombardier: https://github.com/codesenberg/bombardier

- autocannon: https://github.com/mcollina/autocannon

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lsは万能だと思っていませんか？実は数千万ファイルが入ったディレクトリでは、lsもrsyncも歯が立たなくなります。今回はcatatsuyがその壁を突破するために作ったGo製CLI「lls」を紹介。かつてオンプレのファイルサーバーに眠っていた3100万ファイルのリストを出し切り、AWSへの移行を可能にした自作ツールの中身を、hentekoが「なぜlsを再実装したのか」から順番に解きほぐしていきます。

前半はllsに近づくための遠回り。システムコールとは何か、なぜCはlibcを介して呼ぶのか、glibcとmusl libcの違い、Goがlibcのレイヤーごと再実装している話、Goのブートストラップ問題（1.4はCで書かれた最後のGo）、そしてCの配列とGoの配列とスライスの違いまで、システムプログラミングの土台を丁寧に積み上げます。後半でようやく本題。libcのreaddirはgetdents64を小さなバッファで何度も呼ぶため終わらないこと、llsはgetdents64を直接呼び出して5MBのバッファで読み切ること、inode番号0のエントリや「.」「..」の扱い、Cの終端文字をGoの文字列に変換する処理など、実装の勘所を具体的に語ります。さらにCとGoのエラー処理の違い（errnoと多値返却）、getdents64がLinux専用ゆえの開発の不便さも。

「readdirにバッファサイズを渡せればこんなことしなくて済んだのに」というcatatsuyの嘆きと、Hacker Newsに初投稿した顛末も聞きどころ。低レイヤーは自分に関係ないと思っているWebエンジニアにこそ聞いてほしい回です。

## 関連リンク

- lls（catatsuy）: https://github.com/catatsuy/lls

- ファイルが多すぎてlsが打てなくなったディレクトリでファイル名のリストを出すllsを作りました（Zenn）: https://zenn.dev/catatsuy/articles/e5f3bc7944f9fe

- llsとcachectlから学ぶ、Goでシステムプログラミングをする方法（Zenn）: https://zenn.dev/catatsuy/articles/e15714f8e253d8

- 旧ストレージ廃止大作戦−2900万超のファイルリストを取得する（PR TIMES 開発者ブログ）: https://developers.prtimes.com/2021/09/15/decommissioning_old_storage_list_a_dir_29million/

- You can list a directory containing 8 million files! But not with ls: http://be-n.com/spw/you-can-list-a-million-files-in-a-directory-but-not-with-ls.html

- Hacker News（上記記事のスレッド）: https://news.ycombinator.com/item?id=28191639

- Show HN: lls（catatsuyの投稿）: https://news.ycombinator.com/item?id=28344386

- getdents(2) man page: https://man7.org/linux/man-pages/man2/getdents.2.html

- readdir(3) man page: https://man7.org/linux/man-pages/man3/readdir.3.html

- open(2) man page: https://man7.org/linux/man-pages/man2/open.2.html

- Go syscall パッケージ: https://pkg.go.dev/syscall

- golang.org/x/sys/unix: https://pkg.go.dev/golang.org/x/sys/unix

- Go のソースからのビルド（ブートストラップ）: https://go.dev/doc/install/source

- Go Slices: usage and internals: https://go.dev/blog/slices-intro

- GNU C Library (glibc): https://www.gnu.org/software/libc/

- musl libc: https://musl.libc.org/

- Alpine Linux: https://alpinelinux.org/

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YouTube: https://youtu.be/WWZdM-it9t4

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毎週1本、50分超えの技術ポッドキャストを趣味で出し続ける——それを可能にしているものは何なのか。

今回はいつものOSS紹介ではなく、「八百万のOSS」自体を題材に、17回続けてきた制作の裏側をhentekoとcatatsuyが分析する特別回です。テーマはChatGPTと壁打ちしながらアジェンダを生成し、GitHubのURLを渡して調査。さらにCodexにはソースコードを渡して深掘りしています。

収録は自作ツールで各自ローカル録音、編集はAIサービスで無音カットとレベリングをして約1時間、予告編動画も約20分で完成。さらにXの告知投稿は、月5,000円のVPS上のcronからCloudflare Workersへ移行して運用コストをゼロにしました。「AIが出る前だったら考えられなかった番組」と2人が言い切る理由がよくわかる構成です。10年前に同じ番組をやろうとしたらどうなっていたか、という思考実験も面白いポイント。

一方で、「ここだけは絶対にAIに任せない」と2人が口を揃える部分も語られます。AI時代に人間がジャッジすべきものは何か、その答えは本編で。

AIを活用した個人プロジェクトの続け方に興味がある人、これからポッドキャストを始めてみたい人に特におすすめの回です。

## 関連リンク

- OpenAI Codex（公式ドキュメント）: https://developers.openai.com/codex/

- Claude Code: https://claude.com/product/claude-code

- Cloudflare Workers: https://workers.cloudflare.com/

- fukabori.fm: https://fukabori.fm/

- Go Conference: https://gocon.jp/

- YAPC::Japan: https://yapcjapan.org/

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YouTube: https://youtu.be/A3e_qP_Vlko

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ドキュメントを読んでも納得できないとき、あなたはどこまで潜りますか？　今回はリスナーのポヨヨンさんから届いた「PHP が C 言語のラッパーであるという話を詳しく知りたい」というお便りに、catatsuy が自身の経験を総動員して答えるお便り回です。

`fopen()`のモード文字がPHPのstream実装で`open()`へ渡すフラグに変換され、OSへ処理が委ねられる仕組みをCのソースコードで確かめるところから始まります。さらに、Webアプリケーションの根幹なのにCで実装されていて読み解くのが難しいPHPのセッションやRedis拡張にも触れながら、「マルチプロセスではメモリを共有できないはずなのに」を飛び越えてくるAPCuと共有メモリセグメントの正体へ。ISUCON本のわずか数行を書くために、APCuのC実装を数時間かけて読んだ経験も振り返ります。

後半では、PHP 5.6から7への移行期にmemcache拡張からmemcached拡張へ乗り換えたところ、同じmemcachedサーバーに保存した値を正しく読めなくなった実運用トラブルを紹介します。memcachedのflagsはサーバーが解釈しないクライアント向けの領域であり、二つの拡張がそれぞれ異なる型情報や圧縮情報を記録していました。どちらも仕様に沿って実装されているのに、ライブラリを交換すると互換性問題が表面化する。その原因を突き止めるため、またCのコードへ潜っていきます。

最後は、AIを使ったコードリーディングと、普段使うライブラリの実装まで同じ言語のまま降りやすいGoとの違いにも話が広がります。

言語の内部実装に興味がある人にぜひ聞いてほしい回です。

## 関連リンク

- PHP: https://www.php.net/

- PHPの通常ファイル用stream実装（plain_wrapper.c）: https://github.com/php/php-src/blob/271f689482c8efdaa8b2b5ac11e8172c25335bdd/main/streams/plain_wrapper.c

- PHPのセッション実装（ext/session）: https://github.com/php/php-src/tree/271f689482c8efdaa8b2b5ac11e8172c25335bdd/ext/session

- APCu: https://pecl.php.net/package/APCu

- APCu（GitHubリポジトリ）: https://github.com/krakjoe/apcu

- memcached: https://memcached.org/

- memcached protocol: https://github.com/memcached/memcached/blob/master/doc/protocol.txt

- PECL memcache: https://pecl.php.net/package/memcache

- php-memcached（PHP の memcached 拡張）: https://github.com/php-memcached-dev/php-memcached

- phpredis（PHPのRedis拡張）: https://github.com/phpredis/phpredis

- Redis: https://redis.io/

- gomemcache（bradfitz 作の Go 用 memcached クライアント）: https://github.com/bradfitz/gomemcache

- gorilla/sessions（Go のセッションライブラリ）: https://github.com/gorilla/sessions

- Go: https://go.dev/

- 達人が教えるWebパフォーマンスチューニング（ISUCON本）: https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12846-3

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YouTube: https://youtu.be/3BVO99h3Iqo

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「たまたまCIを止めていたから助かった」──そんな偶然に頼ったサプライチェーン攻撃対策、そろそろ卒業しませんか？今回はゲストにcicd-sensor作者のrungさんを迎え、CI/CDジョブの中身を監視して攻撃を検知するというアプローチを深掘りします。

前半はcicd-sensorの概要から。GitHub ActionsやGitLab CI/CDのジョブ上でeBPFを使ってプロセス・ネットワーク・ファイルアクセスを監視し、SSHキーやクラウドのアクセスキーを狙う「宝探し」型の攻撃を検知する仕組みを解説します。検知結果の表示やジョブの強制失敗に加え、実行時の挙動をログやattestationとして残して後から調査することもできます。後半は実装の深掘りで、cgroupによるジョブへのイベント仕分け、式言語CELで書かれた検知ルールとベースラインルールの設計思想、HTTPSで暗号化される前の情報をOpenSSLのuprobeで取得する、開発中のHTTPリクエスト監視機能の設計など、かなりディープな内容に。GitHubが攻撃データのアップロード先として悪用されると、`github.com`というドメイン名だけでは正常な通信と区別できない、という検知の難しさの話は必聴です。

CIを回しているエンジニアなら他人事ではない一本。正式リリース前のいま、ぜひチェックしてみてください。

## 関連リンク

- cicd-sensor（公式サイト）: https://cicd-sensor.github.io/

- cicd-sensor（GitHubリポジトリ）: https://github.com/cicd-sensor/cicd-sensor

- cicd-sensorのattestation predicate: https://cicd-sensor.github.io/user-guide/attestation-predicate.html

- HTTPリクエスト監視機能の設計: https://github.com/cicd-sensor/cicd-sensor/issues/136

- GitHub Actions: https://github.com/features/actions

- GitLab CI/CD: https://docs.gitlab.com/ci/

- eBPF: https://ebpf.io/

- CEL (Common Expression Language): https://cel.dev/

- Open Policy Agent (Rego): https://www.openpolicyagent.org/

- Expr: https://github.com/expr-lang/expr

- Falco: https://falco.org/

- Tetragon: https://tetragon.io/

- cilium/ebpf: https://github.com/cilium/ebpf

- cgroups: https://man7.org/linux/man-pages/man7/cgroups.7.html

- Renovate: https://docs.renovatebot.com/

- GMO Flatt Security: https://flatt.tech/

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YouTube: https://youtu.be/DK1-qUmI_pA

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103 Early Hintsは、最終的なHTMLが完成する前に、必要になりそうなCSSやJavaScriptを`Link`ヘッダーでブラウザへ知らせる仕組みです。ただし、103を返すだけでページが速くなるわけではありません。今回catatsuyが紹介するEarly Hintsについて、初めて聞くhentekoが仕組みから実運用の注意点まで質問しながら掘り下げます。

前半では、現在は主要ブラウザから削除されたHTTP/2 Server Pushから振り返ります。サーバーにはブラウザのキャッシュ状態が分からず、不要なリソースまで送ってしまう問題がありました。H2Oはこの問題に対して、ブラウザが持っていると推測されるリソースを`h2o_casper` Cookieで管理するCASPerを実装しました。さらに、その発想をHTTP/2へ一般化するCache Digestsも提案されましたが、標準化には至りませんでした。Early HintsではリソースそのものをPushせず、取得するかどうかをブラウザに委ねることで、この役割分担を変えています。

後半では、SSRでHTMLを生成している間にCSSやJavaScriptの取得を進める仕組み、CDN Edgeから早く返す利点、fingerprint付きassetとデプロイ世代の同期問題を取り上げます。nginx 1.29.0の`early_hints`ディレクティブはupstreamから届いた103を転送する機能であり、nginx自身が103を生成するものではありません。また、HTTP/2・HTTP/3かつ`Sec-Fetch-Mode: navigate`に対象を絞る理由や、nginx 1.29.7以降ではproxy先のデフォルトがHTTP/1.1に変わったことも紹介します。

Early Hintsで重要なのは、確実に使う少数のリソースだけをHintし、端末別に計測することです。Shopifyの観測データの事例も参照しながら、preloadするリソースを増やしすぎると逆効果になり得ることや、実際にLCPが改善したかを確認する必要性まで考えます。

- Early Hintsの解説（Chrome for Developers）: https://developer.chrome.com/docs/web-platform/early-hints

- Remove HTTP/2 Server Push from Chrome（Chrome for Developers）: https://developer.chrome.com/blog/removing-push

- H2O HTTP/2 Directives — http2-casper: https://h2o.examp1e.net/configure/http2_directives.html

- Cache Digests for HTTP/2（IETF Datatracker）: https://datatracker.ietf.org/doc/draft-ietf-httpbis-cache-digest/

- RFC 8297: An HTTP Status Code for Indicating Hints: https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc8297

- NGINX Introduces Support for 103 Early Hints: https://blog.nginx.org/blog/nginx-introduces-support-103-early-hints

- nginx Issue #779 — Enable Early Hints 103 without upstream support: https://github.com/nginx/nginx/issues/779

- Keep-alive to upstreams is now default in NGINX 1.29.7: https://blog.nginx.org/blog/keep-alive-to-upstreams-is-now-default-in-nginx-1-29-7

- Fastly Early Hints documentation: https://www.fastly.com/documentation/reference/http/early-hints/

- Fastly VCL `early_hints()`: https://www.fastly.com/documentation/reference/vcl/functions/tls-and-http/early-hints/

- FastlyとYottaaのEarly Hints導入事例: https://www.fastly.com/jp/blog/how-fastly-and-yottaa-transform-site-performance-with-early-hints

- Early Hints at Shopify（Performance @ Shopify）: https://performance.shopify.com/blogs/blog/early-hints-at-shopify

関連リンク:

- 103 Early Hints（MDN）: https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/HTTP/Reference/Status/103

- Sec-Fetch-Mode（MDN）: https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/Sec-Fetch-Mode

- Next.js: https://nextjs.org/

- Go `net/http`: https://pkg.go.dev/net/http

- Lighthouse（Chrome for Developers）: https://developer.chrome.com/docs/lighthouse/overview

- CrUX（Chrome UX Report）: https://developer.chrome.com/docs/crux

- New Relic: https://newrelic.com/

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YouTube: https://youtu.be/jFyg4t3hK80

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Webサービスで画像をきれいに、軽く配るには何から考えればよいのでしょうか。今回は、可逆圧縮で透過も扱えるPNGと、非可逆圧縮で写真に向くJPEGの違いを出発点に、画像フォーマットの選び方と、それを実際のサービスで運用するための設計を整理します。

現代のスマートフォンはカメラの性能が高く、Webサービスでそのまま扱うには大きすぎる画像がアップロードされることがあります。Canvas APIを使えば、ブラウザ上で画像を変換できます。ただし、必要な画質や保存したい元画像、通信量、変換を行う場所はサービスによって異なります。画像を一律に小さくすればよいのではなく、そのサービスに合った扱いを決める必要があります。

配信する画像では、細かなquality設定より先に十分な画像サイズを確保します。高密度ディスプレイではCSS上の表示幅より大きな画像が必要ですが、全員に最大サイズを送ると転送量が増えます。そこで、固定サイズのサムネイルを事前生成する構成から、必要な派生画像を動的に生成してCDNへキャッシュする構成へ。`Accept`ヘッダーによるフォーマットの出し分けと、`picture`・`srcset`で複数サイズからブラウザに選ばせる方法を紹介します。

WebPは写真に有効な一方、テキスト画像やドット絵まで機械的にWebPへ変換するのは現実的ではありません。WebPの実装が実質的にlibwebp一つに限られていることや、画像の種類に応じたpresetの扱いも取り上げます。現在ではAVIFも有力な選択肢で、JPEGをフォールバックにしてAVIFを追加する構成も考えられますが、AVIFはエンコード負荷が高い点に注意が必要です。どの形式でも同じqualityの値が同じ見た目を意味するわけではないため、実際の画像と容量を見ながら調整します。

ImageMagickやcwebpを使えば、サーバー側でも画像を変換できます。ただし、変換処理が一度成功することと、ユーザーがアップロードする多様な画像を継続して処理できることは別です。極端な縦横比や想定外の画像が来たときの処理負荷、変換後のファイルサイズなど、実サービスで確認すべき点にも踏み込みます。

画像URLをフロントエンドで自由に組み立てず、バックエンドが許可済みの候補URLを返す理由も、後方互換性とCDNキャッシュ効率の両面から考えます。派生画像をCDNへキャッシュし、実際に配信されたオブジェクトサイズを監視する。必要に応じて画像変換SaaSへ任せる。WebPを選べば終わりではなく、入力、変換、URL、キャッシュ、監視をどのようにつなげるかまで、実際の運用を想像しながら考える回です。

- catatsuy「CDNを活用した画像配信の設計と最適化」: https://zenn.dev/catatsuy/articles/43b5cf583fac76

- catatsuy「サムネイル画像URLはバックエンドで生成すべき」: https://zenn.dev/catatsuy/articles/4070de849114e0

- catatsuy「CDNを活用して高速なWebサービスを提供する」: https://zenn.dev/catatsuy/articles/ea86bdba548ab9

- catatsuy「Webサービス上の画像変換とWebPの利用について」: https://engineering.mercari.com/blog/entry/20201211-image-optim-webp/

- ImageMagick: https://imagemagick.org/

- WebP: https://developers.google.com/speed/webp

- libwebp: https://chromium.googlesource.com/webm/libwebp

- libavif: https://github.com/AOMediaCodec/libavif

- Squoosh: https://squoosh.app/

- Fastly Image Optimizer: https://www.fastly.com/products/image-optimizer

- picture要素（MDN）: https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/HTML/Reference/Elements/picture

- レスポンシブ画像（MDN）: https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/HTML/Guides/Responsive_images

- Acceptヘッダー（MDN）: https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/Accept

- Canvas API（MDN）: https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/API/Canvas_API

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YouTube: https://youtu.be/7Qlmj-X1yhU

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memcachedはシンプルで高速です。一方で、複数の場所にデータを複製したり、障害が起きたときの読み書きを切り替えたりするところまでは面倒を見ません。では、大規模なサービスでは、たくさんのmemcached serverをどう扱えばよいのでしょうか。今回はNetflixが公開しているOSS「EVCache」を読みながら考えます。

EVCacheはmemcached serverそのものを複雑にするのではなく、アプリケーション側のsmart clientが状況を判断します。writeは複数のAvailability ZoneにあるServerGroupへ送り、readは近くのServerGroupを優先。近くのcacheに問題があれば、別のzoneへ切り替えます。すべてのwriteが終わるまで必ず待つのではなく、一部の失敗や古い値を許容するのも、消えても作り直せるcacheならではの割り切りです。

serverを増減したとき、保存先の変化をどう小さくするのか。アクセスが一つのkeyに集中したらどうするのか。空のcache clusterをいきなりread対象にすると何が起きるのか。こうしたcacheの一般的な問題から出発し、consistent hashing、client-side in-memory cache、先にwriteだけを流して温めるwrite-only ServerGroupといったEVCacheの実装につなげていきます。

EVCacheのコードを手がかりに、Netflixが大規模なcacheをどう支えているのかを読み解きます。cacheをserverだけでなく、client、deploy、障害時の切り替え、監視まで含めて考える視点を学ぶ回です。

- Netflix EVCache: https://github.com/Netflix/EVCache

- memcached: https://memcached.org/

- pecl memcached: https://pecl.php.net/package/memcached

- 達人が教えるWebパフォーマンスチューニング（ISUCON本）: https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12846-3

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「デプロイって、実はAPIを3回くらい叩けばできるんですよ」——ECS用デプロイツール「ecspresso」とLambda用の「lambroll」を作ったfujiwaraさんをゲストに迎え、自作デプロイツール10年の進化を深掘りするゲスト回です。

SAMやServerless Frameworkを選ばずCloudFormationを経由しない道を選んだ理由から始まり、最初は300行だったツールが1万行に育つまでに足されてきた機能の話が続きます。

デプロイ前にイメージやサブネットの存在を検証するverify、マネコンでの手動変更による先祖返りを防ぐdiff、プルリクから生まれたrun task対応、Terraformのtfstateを名前解決に使うtfstate-lookup。Jsonnetとテンプレート記法が衝突した「食い合わせ問題」や、ECS側にネイティブロールバックが入って追従に苦労した話など、APIを直接叩くツールならではの苦労も赤裸々です。

終盤はREADMEを丸ごとバイナリに埋め込むAI対応と、ecspressoインスパイアなツールが独立に複数生まれている最近の面白い現象へ。

デプロイツールを自作したい人、OSSのメンテナンスのリアルを知りたい人におすすめの回です。

- ecspresso: https://github.com/kayac/ecspresso

- lambroll: https://github.com/fujiwara/lambroll

- tfstate-lookup: https://github.com/fujiwara/tfstate-lookup

- Amazon ECS: https://aws.amazon.com/ecs/

- AWS Lambda: https://aws.amazon.com/lambda/

- Terraform: https://www.terraform.io/

- AWS CDK: https://aws.amazon.com/cdk/

- AWS SAM: https://aws.amazon.com/serverless/sam/

- Serverless Framework: https://www.serverless.com/

- apex: https://github.com/apex/apex

- Jsonnet: https://jsonnet.org/

- go-jsonnet: https://github.com/google/go-jsonnet

- skillsmith: https://github.com/Songmu/skillsmith

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YouTube: https://youtu.be/P2gl8GSH-Ec

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